CN108182823B - 一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统 - Google Patents

一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及物联网和大数据技术领域，且公开了一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，系统前端设备包括车辆感应设备、号牌拍摄设备、车位状态采集设备和引导指示设备，所述前端设备通过物联网与系统后台进行连接，所述系统后台包括大数据分析中心、车位调度中心和设备控制中心。本发明以大数据采集、分析、预测为核心，通过区块化合并、停车时间分布统计、业主停车机会预测等过程，动态调配固定车位与临时车位比例，提高车位利用效率，具备智能化、人性化的停车引导服务，解决了园区停车位分配低效率和停车引导困难的问题。

Description

一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统
技术领域
本发明涉及物联网及大数据应用技术领域，具体为一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统。
背景技术
随着机动车数量增长和城市用地紧张，不论是商业园区、工业科技园区还是住宅社区，车位不足已成常态。但是，由于技术水平落后，车位利用率仍然不高。现在园区一般按照固定车位+临时车位方法管理，一般有多少个签约业主，就保留多少固定车位，剩下的车位作为临时车位；比如一共1000个车位，签约业主500个,那就是500个固定车位，500个临时车位，但是其实500其实500个签约业主几乎不可能同时来停车，所以就会出现临时车位全部爆满，固定车位很多还空着的情况，凸显出资源利用率低的状况。
另外，现在园区停车的服务引导也很薄弱，一般在停车场设置一些电子告示牌，告知还有多少剩余车位；但是停车人只能自己去寻觅这些空的车位，如果空车位并不很多，那实际上不是很容易找到这些剩余车位，可见现有停车服务并不能给出必要的引导服务。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，本发明以大数据采集、分析、预测为核心，通过区块化合并、停车时间分布统计、业主停车机会预测等过程，动态调配固定车位与临时车位比例，提高车位利用效率，具备智能化、人性化的停车引导服务，解决了园区停车位分配低效率和停车引导困难的问题。
(二)技术方案
为实现上述一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统智能化、人性化引导的目的，本发明提供如下技术方案：
一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，包括前端设备和系统后台；
所述前端设备包括车辆感应设备、号牌拍摄设备、车位状态采集设备和引导指示设备；所述系统后台包括大数据分析中心、车位调度中心和设备控制中心；
所述前端设备布置在园区停车场的现场，园区停车场的车位划分为一定数量的区块；其中一个车辆感应设备、一个号牌拍摄设备以及一个引导指示设备为一组，安装在停车场的行车道路区域，至少在每个道路分叉处安装一组；停车场的每个停车位安装一个车位状态采集设备；所述前端设备通过物联网与系统后台进行连接；
所述大数据分析中心从全部车位状态采集设备获得包括各个停车位的停放状态信息以及停放车辆号牌信息的停车数据记录；大数据分析中心汇集统计时间长度范围内采集过来的停车数据记录，并且利用停车数据记录执行统计，确定每个区块的停车规律记录；并且，为每个业主车辆汇集涉及该业主车辆的停车数据记录，形成该业主车辆的停车规律记录；并且基于区块和业主车辆的停车规律记录，进行面向区块的停车量预测；再根据面向区块的停车量预测，针对每个区块的当前可用车位，确定其在当前时段的固定车位和临时车位的车位分配方案；
所述车位调度中心从大数据分析中心获得车位分配方案；并且，针对号牌拍摄设备识别出来的当前驶入车辆的车辆号牌信息，判断其属于业主车辆还是临时车辆，进而根据该车位分配方案为该当前车辆进行车位分配，并且将车位分配信息传递给设备控制中心；
所述设备控制中心根据车位调度中心传递来的车位分配信息，通过物联网向前端设备下达引导控制信息。
优选的，所述车辆感应设备为地感线圈，用于感应途经的车辆，并在感应到车辆驶来时激活本组的号牌拍摄设备和引导指示设备；所述号牌拍摄设备为摄像头，可以拍摄车辆正前方的画面，并且从画面中识别提取出车辆号牌信息，将识别出来的车辆号牌信息通过物联网上传到后台的车位调度中心；所述引导指示设备为电子告示牌，能够向经过的车辆显示停车提示信息，所述引导指示设备通过物联网从后台的设备控制中心接收引导控制信息，根据该引导控制信息生成并显示该停车指示信息；所述车位状态采集设备为摄像头，安装在停车位的上方，能够感知每个车位的停放状态，并且识别出车位上停放的车辆号牌信息，通过物联网将每个停车位的停放状态信息和停车位停放车辆的车辆号牌信息上传至后台的大数据分析中心。
优选的，本系统还包括在停车位上安装的远程控制地锁；设备控制中心向远程控制地锁下达远程控制信息，控制地锁的抬起和落下，当判定当前准备停放本车位的车辆是本车位分配的车辆，则远程控制地锁放下，否则远程控制地锁保持抬起。
进一步优选的，所述远程控制地锁包括液压杆，所述液压杆安装在保护壳内，所述保护壳底部的侧面固定连接有控制器，所述保护壳的顶部固定连接有盖板，所述盖板的中部固定连接有伸缩块。
优选的是，所述大数据分析中心进行面向区块的停车量预测具体包括：将园区停车场划分的各个的区块，根据停车量随时间的分布变化情况进行聚类，从而将原始划分的区块合并为预测管理区域；通过统计每个预测管理区域的总停车量以及业主停车量的时间分布，并且结合对业主停车发生机会的预测，动态决定该区域当中业主保留车位与临时车位的分配比例。
进一步优选的是，所述大数据分析中心将原始划分的区块合并为预测管理区域具体包括：对于划分的每个区块，根据每个区块停车规律记录反映的该区块在各个时段的停车量，建立停车量曲线，并且计算不同区块之间停车量曲线的相似度；根据不同区块的位置接近程度以及停车量曲线相似度，执行区块预测合并，将区块合并为预测管理区域。
进一步优选的是，大数据分析中心获得所述统计时间长度范围内为每个区块的各个停车位所记录的全部停放状态信息，停放状态信息表示每次记录时该停车位被占用或者未被占用；将全天24小时划分为T个采样时间点，确定在所述统计时间长度以内在每个采样时间点每个区块的平均停车量；将记录的某个采样时间点t某个区块i的平均停车量表示为lt(i)，其中t的取值范围为1,2,…T，则区块i与区块j之间停车量曲线的相似度表示为：
其中，αt是与采样时间点t对应的影响权重值；确定区块i与区块j之间的距离，该距离取连通区块i与区块j的行车道路的行驶距离R；如果区块i与区块j之间的距离R小于等于区块距离阈值Rth,且区块i与区块j之间的停车量曲线的相似度S(l(i),l(j))小于等于区块停车量曲线相似度阈值Sth，则认为满足以上条件的区块i与区块j可以合并为同一个预测管理区域；通过遍历园区当中的全部区块，将园区停车场的所有区块合并出若干的预测管理区域。
进一步优选的是，所述大数据分析中心通过统计每个预测管理区域的总停车量以及业主停车量的时间分布，并且结合对业主停车发生机会的预测，动态决定该区域当中业主保留车位与临时车位的分配比例具体包括：统计每个预测管理区域平均总停车量和平均业主停车量的时间分布，划分为若干个管理时段；根据平均业主停车量，确定该区域各个管理时段的初始分配比例，并且依据各个管理时段业主停车规律的影响，以及各个管理时段上停车行为相似性较高的业主车辆数量的影响，制定对初始分配比例的调整因子，利用该调整因子对初始分配比例进行调节，确定最终实际管理采用的分配比例。
优选的是，所述大数据分析中心按如下方式确定每个预测管理区域的平均总停车量和平均业主停车量：在采样时间点t某个区块i的平均停车量lt(i)，经过合并后的预测管理区域I包括区块i1，i2，...in，则某个采样时间点t该预测管理区域的平均总停车量：Lt(I)＝lt(i1)+lt(i2)+…+lt(in)；
针对每个预测管理区域，确定与该预测管理区域I中的每个区块相关联的业主车辆，并且调取每个业主车辆的停车规律记录，业主车辆的停车规律记录记录了该业主车辆在所述统计时间长度内在其关联区块的停车位上每次停放的起始时间和终止时间；根据每个区块相关联的全部业主车辆的停车规律记录，还可以统计在T个采样时间点的每个采样时间点该区块的平均业主停车量，进而确定预测管理区域I的平均业主停车量，某个采样时间点t某个区块i的平均业主停车量表示为ot(i)，经过合并后的预测管理区域I包括区块i1，i2，...in，则某个采样时间点t该预测管理区域的平均业主停车量：Ot(I)＝ot(i1)+ot(i2)+…+ot(in)。
优选的是，所述大数据分析中心按如下方式确定各个管理时段的初始分配比例：统计的在每个采样时间点t上预测管理区域I的平均总停车量Lt(I)和平均业主停车量Ot(I)，确定每个采样时间点t的平均业主停车量Ot(I)与平均总停车量Lt(I)的比例，即Ot(I)/Lt(I)；将24小时的T个采样时间点划分为若干个管理时段，求该管理时段上上述Ot(I)/Lt(I)的均值，作为该管理时段的初始分配比Op/Lp。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，具备以下有益效果：该园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，通过添加了前端设备能够全面的采集车位和车辆的信息，供后台系统汇聚大数据并基于大数据分析进行决策；本发明将园区停车位划分不同的区块，采用区块化动态调配方法，提高车位利用效率，并且给停车过程提供智能化、人性化的引导服务。
附图说明
图1为园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统的整体架构示意图；
图2为大数据分析中心执行停车需求量预测的流程示意图；
图3为在全天24小时各个采样时间点停车量曲线示意图；
图4为远程控制地锁主视结构示意图；
图5为远程控制地锁俯视结构示意图。
图中：1液压杆、2保护壳、3控制器、4盖板、5伸缩块、A车辆感应设备、B号牌拍摄设备、C车位状态采集设备、D引导指示设备、E大数据分析中心、F车位调度中心、设备控制中心G。
具体实施方式
下面将结合本发明的实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明中将园区停车场区块化，即将园区的车位划分为很多的小区块，例如位置临近的10个车位作为一个区块，将区块作为车位管理和车位引导服务的基本单元，方便管理与服务；对划分的每个区块可以给予特定的区块编号。
请参阅图1，本发明提供一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，包括前端设备，具体包括车辆感应设备A、号牌拍摄设备B、车位状态采集设备C和引导指示设备D。所述前端设备通过物联网与系统后台进行连接，所述系统后台包括大数据分析中心E、车位调度中心F和设备控制中心G。
所述前端设备布置在园区停车场的现场，其中一个车辆感应设备A、一个号牌拍摄设备B以及一个引导指示设备D为一组，安装在停车场的行车道路区域，例如，至少在每个道路分叉处安装一组。而在停车场的每个停车位安装一个车位状态采集设备C。
所述车辆感应设备A为地感线圈，埋设在停车场道路路面之下，每当车辆开过来途经车辆感应设备A上方，则该车辆感应设备A能够感应到该车辆，生成车辆感应信号，并且将该信号传输给本组的号牌拍摄设备B以及引导指示设备D，以激活该组的号牌拍摄设备B以及引导指示设备D。
所述号牌拍摄设备B为摄像头，用于拍摄车辆正前方的画面，并且从画面中识别提取出车辆号牌信息。当收到车辆感应设备A发来的车辆感应信号，号牌拍摄设备B被激活后即可以拍摄来车的正前方画面，并且运用车牌字符识别提取算法，从该画面提取出来车牌号码信息。并且，号牌拍摄设备B将识别出来的车辆号牌信息通过物联网上传到后台的车位调度中心F。
所述引导指示设备D为电子告示牌；当收到车辆感应设备A发来的车辆感应信号而被激活之后，该引导指示设备D可以向途径的当前车辆显示停车提示信息；停车指示信息可以提示当前车辆被安排停放的区块编号和停车位编号，以及停靠该车位的行车方式，例如，可以显示“请您继续直行至第二个路口右拐，停放在第001区第003号车位”。引导指示设备D通过物联网从后台的设备控制中心G接收引导控制信息，根据该引导控制信息生成并显示该停车指示信息。
车位状态采集设备C是摄像头，安装在每个停车位上方，或者若干个停车位共用一个摄像头作为车位状态采集设备C；车位状态采集设备C通过拍摄和分析停车位的画面，感知每个停车位的停放状态信息(有车/无车)，并且继续利用车牌字符提取识别算法，识别出每个停车位上停放的车辆的车辆号牌信息；通过物联网将每个停车位的停放状态信息和停车位停放车辆的车辆号牌信息上传至后台的大数据分析中心E。
在本系统的后台，所述大数据分析中心E从全部车位状态采集设备C获得包括各个停车位的停放状态信息以及停放车辆号牌信息的停车数据记录；从而，大数据分析中心E汇集过去较长时间范围内(例如半年以内，下称统计时间长度)采集过来的停车数据记录，并且利用停车数据记录执行大数据层面的统计分析。大数据分析中心E基于对停车数据记录的大数据统计分析，确定每个区块的停车规律记录；并且，为每个业主车辆，汇集涉及该业主车辆的停车数据记录，通过大数据分析形成该业主车辆的停车规律记录；并且基于该区块和业主车辆的停车规律记录，进行面向区块的停车量预测；再根据面向区块的停车量预测，针对每个区块的当前可用车位，确定其在当前时段的固定车位和临时车位的车位分配方案。
车位调度中心F从大数据分析中心E获得车位分配方案；并且，针对号牌拍摄设备B识别出来的当前驶入车辆的车辆号牌信息，根据该车位分配方案为该当前车辆进行车位分配，并且将车位分配信息传递给设备控制中心G。
所述设备控制中心G根据车位调度中心F传递来的车位分配信息，通过物联网下达引导控制信息。
大数据分析中心E是本系统的核心。大数据分析中心E是具有海量级数据汇聚和运算分析能力的计算机服务器平台，针对园区停车运营当中产生的停车规律记录数据，运用具有预测性的算法，执行数据的汇集、处理和分析，挖掘以区块为单位的可用停车位变化规律，并对可用停车位在未来一段时间区间的发展变化展开预测。
本发明采用动态的车位预留管理，具体来说，通过大数据分析，将这个园区停车场按照位置邻近关系而划分的各个原始的区块，根据停车量随时间的分布变化情况进行聚类，从而将原始划分的区块合并为预测管理区域；通过统计每个预测管理区域的总停车量以及业主停车量的时间分布，并且结合对业主停车发生机会的预测，动态决定该区域当中业主保留车位与临时车位的分配比例；为每个预测管理区域的业主保留车位和临时车位的比例实现更精细的管理；从而，对于属于园区业主的业主车辆，而非临时停放车辆，将业主绑定到若干个关联区块，保证每个业主车辆驶入园区都可以在绑定的关联区块分配到一个空闲车辆，不会出现业主车辆无车位可用的情形，而且相对固定绑定的关联车位能够方便业主每次车辆停放和取用；并且在满足业主需求的情况下最大程度的释放空闲车辆作为临时车位，以满足临时车辆的停放需求。
图2示出了大数据分析中心E根据每个区块和业主车辆的停车规律记录，执行停车需求量预测的流程示意图。如图2，对于划分的每个区块，根据每个区块停车规律记录反映的该区块在各个时段的停车量，建立停车量曲线，并且计算不同区块之间停车量曲线的相似度；根据不同区块的位置接近程度以及停车量曲线相似度，执行区块预测合并，将区块合并为预测管理区域；统计每个预测管理区域平均总停车量和平均业主停车量的时间分布，划分为若干个管理时段；根据平均业主停车量，确定该区域各个管理时段的初始分配比例，并且依据各个管理时段业主停车规律的影响，以及各个管理时段上停车行为相似性较高的业主车辆数量的影响，制定对初始分配比例的调整因子，利用该调整因子对初始分配比例进行调节，确定最终实际管理采用的分配比例。
本发明将园区停车场的全部车位预划分为若干个原始的区块，例如，每个区块选取位置邻近的10个车位。进而，大数据分析中心E获得在过去一段的统计时间长度(例如半年以内)为某一个区块的各个停车位所记录的全部停放状态信息，停放状态信息表示每次记录时该停车位被占用或者未被占用。从而，我们将全天24小时划分为T个采样时间点(每间隔15分钟设置一个采样时间点)，确定统计时间长度以内(例如半年以内)，在每个采样时间点该区块的平均停车量，例如，经统计，在最近半年以内，在8∶15这一采样时间点上某个区块中平均有6个停车位停放车辆，4个停车位空闲，则该采样时间点该区块的停车量记为6。将记录的某个采样时间点t某个区块i的平均停车量表示为lt(i)，其中t的取值范围为1，2，…T，表示全天24小时共T个采样时间点，可以将该区块i在全天24小时的停车量变化状况表示为如图3所示的停车量曲线，则两个区块——例如区块i与区块j之间停车量曲线的相似度表示为：
其中，αt是与采样时间点t对应的影响权重值，例如，如果采样时间点t分布在早上7：00-9：30的停车高峰时段，则与其对应的权重值αt取值比较大，相反，在早上9：30-12：00，的非高峰时段，则权重值αt取值较小。进而，确定两个区块——例如区块i与区块j之间的距离，该距离取连通区块i与区块j的行车道路的行驶距离R；如果区块i与区块j之间的距离R小于等于区块距离阈值Rth，且区块i与区块j之间的停车量曲线的相似度S(l(i)，l(j))小于等于区块停车量曲线相似度阈值Sth，则认为满足以上条件的区块i与区块j可以合并为同一个预测管理区域。这样，通过遍历园区当中的全部区块，可以合并出若干的预测管理区域，每个预测管理区域内的区块停车量变化规律近似，且区块之间的行车距离均保持预定距离以内。因而，针对包含若干区块的每个预测管理区域进行后续的预测，一方面保障预测的数据样本足够丰富，因而受到偶发因素的影响较小，另一个方面减少了分析的基本单元数量，提高了大数据统计运算的速度，同时，还保障了停车位分配具有足够的灵活度。
进而，大数据分析中心E针对每个预测管理区域，确定在统计时间长度以内(例如半年以内)，在T个采样时间点的每个采样时间点，该预测管理区域的平均总停车量；如前文所述，某个采样时间点t某个区块i的平均停车量表示为lt(i)，则假设经过合并后的预测管理区域I包括区块i1，i2，...in，则某个采样时间点t该预测管理区域的平均总停车量：Lt(I)＝lt(i1)+lt(i2)+…+lt(in)。
接着，大数据分析中心E针对每个预测管理区域，确定与该预测管理区域I中的每个区块相关联的业主车辆，并且调取每个业主车辆的停车规律记录，业主车辆的停车规律记录记录了该业主车辆在过去一段的统计时间长度(例如半年以内)在其关联区块的停车位上每次停放的起始时间和终止时间。
大数据分析中心E根据每个区块相关联的全部业主车辆的停车规律记录，还可以统计在T个采样时间点的每个采样时间点，该区块的平均业主停车量，进而确定预测管理区域I的平均业主停车量。例如，经统计，在最近半年以内，在8：15这一采样时间点上某个区块中平均有3个停车位停放的是该区块关联业主的车辆，则该采样时间点该区块的平均业主停车量记为3。将记录的某个采样时间点t某个区块i的平均业主停车量表示为ot(i)，经过合并后的预测管理区域I包括区块i1，i2，...in，则某个采样时间点t该预测管理区域的平均业主停车量：Ot(I)＝ot(i1)+ot(i2)+…+ot(in)。
大数据分析中心E根据该业主车辆的上述数据，将全天24小时划分为T个采样时间点(每间隔15分钟设置一个采样时间点)，我们可以计算出统计时间长度内(例如半年以内)，在每个采样时间点该业主车辆停放的归一化次数，并将该业主车辆在全部采样时间点上的归一化次数整合为该业主车辆的归一化停车次数时间分布序列。具体来说，在某个采样时间点t某个业主车辆的p的归一化次数表示为xt(p)，则
其中x′t(p)表示该业主车辆p统计时间长度内(例如半年以内)在某个采样时间点t统计获得的全部停车次数，xavg(p)表示该业主车辆p统计时间长度以内在全部T个采样时间点上的平均停车次数，即全部T个采样时间点上的停车次数的总和除以T：
将该业主车辆在全部采样时间点上的归一化次数整合为该业主车辆的归一化停车次数时间分布序列：
X(p)＝{x1(p)，x2(p)，......xT(p)}
设合并后的预测管理区域I的全部区块上关联的业主共包括p1，p2…pn，则该预测管理区域在某个采样时间点t的业主车辆归一化停车总次数
xt(I)＝xt(p1)+xt(p2)+…+xt(pn)
相应的，预测管理区域I的业主车辆归一化停车次数时间分布序列：
X(I)＝{x1(I)，x2(I)，...…xT(I)}
根据关联至同一个预测管理区域I的两个业主车辆各自的归一化停车次数时间分布序列，例如业主车辆p1和p2的归一化停车次数时间分布序列X(p1)和X(p2)，可以计算两个业主车辆的停车规律相似度：
如果两个业主车辆的停车规律相似度大于停车规律相似度阈值，则将两个业主车辆p1和p2确定为高相似性业主车辆。通过遍历关联至同一个预测管理区域I的任意两个业主车辆，求得任意两个业主车辆之间的停车规律相似度，并与停车规律相似度阈值比较，统计出关联至同一个预测管理区域I的全部业主车辆当中高相似性业主车辆总数量NS。
基于统计的在每个采样时间点t上预测管理区域I的平均总停车量Lt(I)和平均业主停车量Ot(I)，确定每个采样时间点t的平均业主停车量Ot(I)与平均总停车量Lt(I)的比例，即Ot(I)/Lt(I)；将24小时的T个采样时间点划分为若干个管理时段，例如7：15-9：15时间区间被划分为一个管理时段；求该管理时段上上述Ot(I)/Lt(I)的均值，作为该管理时段的初始分配比Op/Lp。
并且，依据预测管理区域I的业主车辆归一化停车次数时间分布序列：X(I)＝{x1(I)，x2(I)，......xT(I)}，通过统计管理时段内的各个采样时间点，可以获得每个管理时段上的业主车辆归一化停车总次数Xp(I)；例如，管理时段涵盖采样时间点1、2…10，则Xp(I)＝x1(I)+x2(I)+…x10(I)；根据该管理时段上的业主车辆归一化停车总次数Xp(I)，以及本预测管理区域的高相似性业主车辆的总数量NS，计算在该管理时段内对初始分配比例的调整因子α，该调整因子α的取值范围定义为0.7-1.3；且调整因子α的取值与Xp(I)和NS的取值成正比，即α＝γ*Xp(I)*NS，其中γ为经验系数；也就是说，该管理时段内本预测管理区域的业主车辆停车总次数越多，且本区域具有相同停车规律的业主数量越多(也就意味着业主并发停车需求的概率越高)，则需要为业主保留的固定车位的比例也就要相应增加。利用该调整因子对初始分配比例进行调节，确定最终实际管理采用的分配比例为α*Op/Lp。
车位调度中心F从所述大数据分析中心获得经大数据分析而合并的每个预测管理区域包含的区块编号以及该区域中为业主车辆保留的固定车位的上述分配比例；按照该分配比例，车位调度中心从该预测管理区域包含的区块当中指定符合分配比例的停车位作为固定车位；区域车位作为临时车位。当从最靠近停车场入口的号牌拍摄设备B获得当前驶入车辆的号牌，判断它属于签约业主号牌，还是临时车辆号牌。如果是签约业主号牌，车位调度中心F则确定该业主车辆关联的区块，或者从大数据分析中心E获得该业主的停车记录，根据统计确定该业主经常停靠的区块，从该区块中选择一个可用的固定车位，分配给该业主车辆；如果当前车辆是临时车辆，则从当前可用的临时车位最多的区块中分配给该车辆一个可用的临时车位；车位调度中心F将车位分配方案传递给设备控制中心G。
设备控制中心G根据所获得的车位分配方案，通过所述物联网向前端设备下达控制信息，包括：(1)向引导指示设备D下达停车指示信息，使引导指示设备D能够根据当前驶过的车辆号牌，显示引导信息，将车辆引导到所分配的车位。(2)每个车位还设置一个可远程控制地锁，设备控制中心G向该地锁下达远程控制信息，控制地锁的抬起和落下，当判定当前准备停放本车位的车辆是本车位分配的车辆，则地锁放下，否则地锁保持抬起。
请参阅图4和图5，本发明中的远程控制地锁包括液压杆1，液压杆1安装在保护壳2内，保护壳2底部的侧面固定连接有控制器3，保护壳2的顶部固定连接有盖板4，盖板4的中部固定连接有伸缩块5。
综上所述，该园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，通过采取了大数据和物联网，采用区块化动态调配方法，提高车位利用效率，并且给停车过程提供智能化、人性化的引导服务。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，其特征在于，包括前端设备和系统后台；
所述前端设备包括车辆感应设备、号牌拍摄设备、车位状态采集设备和引导指示设备；所述系统后台包括大数据分析中心、车位调度中心和设备控制中心；
所述前端设备布置在园区停车场的现场，园区停车场的车位划分为一定数量的区块；其中一个车辆感应设备、一个号牌拍摄设备以及一个引导指示设备为一组，安装在停车场的行车道路区域，至少在每个道路分叉处安装一组；停车场的每个停车位安装一个车位状态采集设备；所述前端设备通过物联网与系统后台进行连接；
所述大数据分析中心从全部车位状态采集设备获得包括各个停车位的停放状态信息以及停放车辆号牌信息的停车数据记录；大数据分析中心汇集统计时间长度范围内采集过来的停车数据记录，并且利用停车数据记录执行统计，确定每个区块的停车规律记录；并且，为每个业主车辆汇集涉及该业主车辆的停车数据记录，形成该业主车辆的停车规律记录；并且基于区块和业主车辆的停车规律记录，进行面向区块的停车量预测；再根据面向区块的停车量预测，针对每个区块的当前可用车位，确定其在当前时段的固定车位和临时车位的车位分配方案；
所述车位调度中心从大数据分析中心获得车位分配方案；并且，针对号牌拍摄设备识别出来的当前驶入车辆的车辆号牌信息，判断其属于业主车辆还是临时车辆，进而根据该车位分配方案为该当前车辆进行车位分配，并且将车位分配信息传递给设备控制中心；
所述设备控制中心根据车位调度中心传递来的车位分配信息，通过物联网向所述前端设备下达引导控制信息。
2.根据权利要求1所述的一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，其特征在于：所述车辆感应设备为地感线圈，用于感应途经的车辆，并在感应到车辆驶来时激活本组的号牌拍摄设备和引导指示设备；所述号牌拍摄设备为摄像头，可以拍摄车辆正前方的画面，并且从画面中识别提取出车辆号牌信息，将识别出来的车辆号牌信息通过物联网上传到后台的车位调度中心；所述引导指示设备为电子告示牌，能够向经过的车辆显示停车提示信息，所述引导指示设备通过物联网从后台的设备控制中心接收引导控制信息，根据该引导控制信息生成并显示该停车指示信息；所述车位状态采集设备为摄像头，安装在停车位的上方，能够感知每个车位的停放状态，并且识别出车位上停放的车辆号牌信息，通过物联网将每个停车位的停放状态信息和停车位停放车辆的车辆号牌信息上传至后台的大数据分析中心。
3.根据权利要求2所述的一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，其特征在于：本系统还包括在停车位上安装的远程控制地锁；设备控制中心向远程控制地锁下达远程控制信息，控制地锁的抬起和落下，当判定当前准备停放本车位的车辆是本车位分配的车辆，则远程控制地锁放下，否则远程控制地锁保持抬起。
4.根据权利要求3所述的一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，其特征在于：所述远程控制地锁包括液压杆，所述液压杆安装在保护壳内，所述保护壳底部的侧面固定连接有控制器，所述保护壳的顶部固定连接有盖板，所述盖板的中部固定连接有伸缩块。
5.根据权利要求1所述的一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，其特征在于：所述大数据分析中心进行面向区块的停车量预测具体包括：将园区停车场划分的各个的区块，根据停车量随时间的分布变化情况进行聚类，从而将原始划分的区块合并为预测管理区域；通过统计每个预测管理区域的总停车量以及业主停车量的时间分布，并且结合对业主停车发生机会的预测，动态决定该区域当中业主保留车位与临时车位的分配比例。
6.根据权利要求5所述的一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，其特征在于：所述大数据分析中心将原始划分的区块合并为预测管理区域具体包括：对于划分的每个区块，根据每个区块停车规律记录反映的该区块在各个时段的停车量，建立停车量曲线，并且计算不同区块之间停车量曲线的相似度；根据不同区块的位置接近程度以及停车量曲线相似度，执行区块预测合并，将区块合并为预测管理区域。
7.根据权利要求6所述的一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，其特征在于：大数据分析中心获得所述统计时间长度范围内为每个区块的各个停车位所记录的全部停放状态信息，停放状态信息表示每次记录时该停车位被占用或者未被占用；将全天24小时划分为T个采样时间点，确定在所述统计时间长度以内在每个采样时间点每个区块的平均停车量；将记录的某个采样时间点t某个区块i的平均停车量表示为lt(i)，其中t的取值范围为1,2,…T，则区块i与区块j之间停车量曲线的相似度表示为：
其中，αt是与采样时间点t对应的影响权重值；确定区块i与区块j之间的距离，该距离取连通区块i与区块j的行车道路的行驶距离R；如果区块i与区块j之间的距离R小于等于区块距离阈值Rth,且区块i与区块j之间的停车量曲线的相似度S(l(i),l(j))小于等于区块停车量曲线相似度阈值Sth，则认为满足以上条件的区块i与区块j可以合并为同一个预测管理区域；通过遍历园区当中的全部区块，将园区停车场的所有区块合并出若干的预测管理区域。
8.根据权利要求7所述的一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，其特征在于：所述大数据分析中心通过统计每个预测管理区域的总停车量以及业主停车量的时间分布，并且结合对业主停车发生机会的预测，动态决定该区域当中业主保留车位与临时车位的分配比例具体包括：统计每个预测管理区域平均总停车量和平均业主停车量的时间分布，划分为若干个管理时段；根据平均业主停车量，确定该区域各个管理时段的初始分配比例，并且依据各个管理时段业主停车规律的影响，以及各个管理时段上停车行为相似性较高的业主车辆数量的影响，制定对初始分配比例的调整因子，利用该调整因子对初始分配比例进行调节，确定最终实际管理采用的分配比例。
9.根据权利要求8所述的一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，其特征在于：所述大数据分析中心按如下方式确定每个预测管理区域的平均总停车量和平均业主停车量：在采样时间点t某个区块i的平均停车量lt(i)，经过合并后的预测管理区域I包括区块i1,i2,…in,则某个采样时间点t该预测管理区域的平均总停车量：Lt(I)＝lt(i1)+lt(i2)+…+lt(in)；
针对每个预测管理区域，确定与该预测管理区域I中的每个区块相关联的业主车辆，并且调取每个业主车辆的停车规律记录，业主车辆的停车规律记录记录了该业主车辆在所述统计时间长度内在其关联区块的停车位上每次停放的起始时间和终止时间；根据每个区块相关联的全部业主车辆的停车规律记录，还可以统计在T个采样时间点的每个采样时间点该区块的平均业主停车量，进而确定预测管理区域I的平均业主停车量，某个采样时间点t某个区块i的平均业主停车量表示为ot(i)，经过合并后的预测管理区域I包括区块i1,i2,…in,则某个采样时间点t该预测管理区域的平均业主停车量：Ot(I)＝ot(i1)+ot(i2)+…+ot(in)。
10.根据权利要求9所述的一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导系统，其特征在于：所述大数据分析中心按如下方式确定各个管理时段的初始分配比例：统计的在每个采样时间点t上预测管理区域I的平均总停车量Lt(I)和平均业主停车量Ot(I)，确定每个采样时间点t的平均业主停车量Ot(I)与平均总停车量Lt(I)的比例，即Ot(I)/Lt(I)；将24小时的T个采样时间点划分为若干个管理时段，求该管理时段上上述Ot(I)/Lt(I)的均值，作为该管理时段的初始分配比Op/Lp。
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